Matrix numerical method for probability densities of stochastic delay differential equations

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10491343" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10491343 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=4_.mXFIcbd" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=4_.mXFIcbd</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1088/1751-8121/ad4752" target="_blank" >10.1088/1751-8121/ad4752</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Matrix numerical method for probability densities of stochastic delay differential equations

Popis výsledku v původním jazyce

Stochastic processes with time delay are invaluable for modeling in science and engineering when finite signal transmission and processing speeds can not be neglected. However, they can seldom be treated with sufficient precision analytically if the corresponding stochastic delay differential equations (SDDEs) are nonlinear. This work presents a numerical algorithm for calculating the probability densities of processes described by nonlinear SDDEs. The algorithm is based on Markovian embedding and solves the problem by basic matrix operations. We validate it for a broad class of parameters using exactly solvable linear SDDEs and a cubic SDDE. Besides, we show how to apply the algorithm to calculate transition rates and first passage times for a Brownian particle diffusing in a time-delayed cusp potential.

Název v anglickém jazyce

Matrix numerical method for probability densities of stochastic delay differential equations

Popis výsledku anglicky

Stochastic processes with time delay are invaluable for modeling in science and engineering when finite signal transmission and processing speeds can not be neglected. However, they can seldom be treated with sufficient precision analytically if the corresponding stochastic delay differential equations (SDDEs) are nonlinear. This work presents a numerical algorithm for calculating the probability densities of processes described by nonlinear SDDEs. The algorithm is based on Markovian embedding and solves the problem by basic matrix operations. We validate it for a broad class of parameters using exactly solvable linear SDDEs and a cubic SDDE. Besides, we show how to apply the algorithm to calculate transition rates and first passage times for a Brownian particle diffusing in a time-delayed cusp potential.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10300 - Physical sciences

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical

ISSN

1751-8113

e-ISSN

1751-8121

Svazek periodika

57

Číslo periodika v rámci svazku

23

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

23

Strana od-do

235001

Kód UT WoS článku

001248915600001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85195561021